【摘 要】
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针对高分一号卫星影像普遍含云且光谱探测范围窄、波段少、数据量大的特点,提出一种基于自适应阈值和形态学综合的云检测算法。选取一定数目的无云和含云样本影像,分别估算出
【机 构】
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广东省国土资源技术中心,苏州中科天启遥感科技有限公司,西安航天天绘数据技术有限公司,四川省遥感信息测绘院
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针对高分一号卫星影像普遍含云且光谱探测范围窄、波段少、数据量大的特点,提出一种基于自适应阈值和形态学综合的云检测算法。选取一定数目的无云和含云样本影像,分别估算出最高和最低亮度阈值,以双阈值为限定条件改进最大类间方差算法,计算出精确亮度阈值,并定性筛选无云影像。通过云区形态学综合进一步改善云检测效果,得到影像云掩模和含云量。实验表明,该算法简单有效,能对少云、多云影像做出比较精确的检测,也能定性识别出无云影像,适用于全色、多光谱影像,可满足海量数据自动化处理的需要。
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